[發(fā)明專利]基于機(jī)器學(xué)習(xí)并融合視覺(jué)特征的全參考圖像質(zhì)量評(píng)估方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201610017544.8
• 申請(qǐng)日: 2016-01-13
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN105574885B
• 公開(kāi)（公告）日: 2017-03-08
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 牛玉貞;詹佳楣;郭文忠;陳羽中
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 福州大學(xué)
• 主分類號(hào): G06T7/00
• 分類號(hào): G06T7/00
• 代理公司: 福州元?jiǎng)?chuàng)專利商標(biāo)代理有限公司35100
• 代理人: 蔡學(xué)俊

1.一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)并融合視覺(jué)特征的全參考圖像質(zhì)量評(píng)估方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟S1：輸入?yún)⒖紙D像和目標(biāo)圖像，目標(biāo)圖像即為失真圖像，基于客觀全參考圖像質(zhì)量評(píng)估方法對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行特征提取，獲得特征集F1；

步驟S2：采用結(jié)合圖像顯著性分布的客觀全參考圖像質(zhì)量評(píng)估方法對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行特征提取，獲得特征集F2；

步驟S3：采用結(jié)合局部圖像質(zhì)量排序的客觀全參考圖像質(zhì)量評(píng)估方法對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行特征提取，獲得特征集F3；

步驟S4：采用結(jié)合局部圖像質(zhì)量數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的客觀全參考圖像質(zhì)量評(píng)估方法對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行特征提取，獲得特征集F4；

步驟S5：綜合特征集F1、F2、F3和F4，將其作為機(jī)器學(xué)習(xí)算法的特征集T，并通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法和三等分交叉驗(yàn)證方法學(xué)習(xí)得出客觀評(píng)估模型；

步驟S6：采用客觀評(píng)估模型對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行質(zhì)量評(píng)估，得到最終的客觀全參考圖像質(zhì)量評(píng)估得分值；

在步驟S5中，綜合特征集F1、F2、F3和F4，將其作為機(jī)器學(xué)習(xí)算法的特征集T，并通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法和三等分交叉驗(yàn)證方法學(xué)習(xí)得出客觀評(píng)估模型，具體包括以下步驟：

步驟S51：組成特征集T＝{F1,F2,F3,F4}，并將特征集T隨機(jī)三等分，形成三個(gè)特征集T₁、T₂和T₃；

步驟S52：計(jì)算用于求解特征集T₁、T₂和T₃所對(duì)應(yīng)的圖像集的主觀平均得分值MOS的集合，分別記為MOS₁、MOS₂和MOS₃；

步驟S53：將T₁、T₂和MOS₁、MOS₂作為機(jī)器學(xué)習(xí)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，學(xué)習(xí)得到圖像質(zhì)量評(píng)估模型M₁；

步驟S54：重復(fù)步驟S53，分別求出T₁、T₃和MOS₁、MOS₃作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的圖像質(zhì)量評(píng)估模型M₂與T₂、T₃和MOS₂、MOS₃作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的圖像質(zhì)量評(píng)估模型M₃；

在步驟S6中，采用客觀評(píng)估模型對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行質(zhì)量評(píng)估，得到最終的客觀全參考圖像質(zhì)量評(píng)估得分值，具體包括以下步驟：

步驟S61：采用模型M₁對(duì)特征集T₃進(jìn)行計(jì)算，得到特征集T₃對(duì)應(yīng)的圖像集的客觀全參考圖像質(zhì)量評(píng)估得分值集合AS₁；

步驟S62：采用模型M₂對(duì)特征集T₂進(jìn)行計(jì)算，得到特征集T₂對(duì)應(yīng)的圖像集的客觀全參考圖像質(zhì)量評(píng)估得分值集合AS₂；

步驟S63：采用模型M₃對(duì)特征集T₁進(jìn)行計(jì)算，得到特征集T₁對(duì)應(yīng)的圖像集的客觀全參考圖像質(zhì)量評(píng)估得分值集合AS₃；

步驟S64：綜合評(píng)估得分值集合AS＝{AS₁,AS₂,AS₃}，得到最終的客觀全參考圖像質(zhì)量評(píng)估得分值集合AS。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于機(jī)器學(xué)習(xí)并融合視覺(jué)特征的全參考圖像質(zhì)量評(píng)估方法，其特征在于，在步驟S1中，基于客觀全參考圖像質(zhì)量評(píng)估方法對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行特征提取的具體方法為：采用10種客觀全參考圖像質(zhì)量評(píng)估方法FSIM、FSIMc、PSNR、PSNRc、PSNRHVS、SSIM、VSI、MAD、PSNRHA和PSNRHMA對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行質(zhì)量評(píng)估，生成10個(gè)對(duì)應(yīng)的特征值：F1₁、F1₂、…、F1₁₀，組成特征集F1＝{F1₁,F1₂,…,F1₁₀}。